如何计算不同四分位数的百分位数（Var）？

Question

以下是我的主要 python 代码。从这里我调用称为 varmethod 的方法。并以数组的形式传递多个四分位数。

CI = [60,70,80,90.5]
cl_obj.varmethod(CI,simulation)

这是我的 varmethod：

def varmethod(self,CI,simulationDf):
    total = simulationDf['Grand Total'].sum() 
    print(total)
    percentiles = np.percentile(total, CI)
    print(percentiles)
    df = pd.DataFrame(CI,columns=['CI'])
    df['Var'] = percentiles
    print(df)

每当我运行时，它都会显示如下结果：

4.820088072712291e+72
[4.82008807e+72 4.82008807e+72 4.82008807e+72 4.82008807e+72]
         CI           Var
    0  60.0  4.820088e+72
    1  70.0  4.820088e+72
    2  80.0  4.820088e+72
    3  90.5  4.820088e+72

它不能正确计算百分位数（Var）。

Answer 1

Percentile 函数在数组上运行。一个元素的数组的 50% 百分位是元素本身。
所以要么你不应该 sum() 你的 Grand Total 列，要么你只想将 sum() 的输出乘以给定的小数，例如 0.6 0.7 0.8 .....

我相信正确的方法是percentiles = np.percentile(total, simulationDf['Grand Total'].values)

无论如何我不知道你在计算什么样的 VaR，但是 10^72 的幂的数字似乎太大了